Este guia foi criado para ajudar a planejar o lançamento das Análises de conversação para usuários de uma instância do Looker. Ele recomenda a seguinte abordagem gradual para implementar as Análises de conversação no Looker:
- Fase 1: organizar os dados e definir o escopo inicial
- Fase 2: configurar agentes e validar internamente
- Fase 3: aumentar a adoção da análise de conversas para mais usuários
Com essa abordagem, você começa com um escopo pequeno e controlado, valida sua configuração e depois expande para mais usuários e dados.
Fase 1: organize os dados e defina o escopo inicial
Nesta fase, prepare seus dados para que os usuários possam consultar com as Análises de conversação e defina o escopo da implantação inicial. Siga estas recomendações para começar com um escopo pequeno e controlado:
- Configuração inicial: siga as etapas de configuração em Configurar a análise de conversas no Looker para sua instância.
- Limite o acesso inicial dos usuários: para ativar testes e validações internas, use o sistema de permissões do Looker e conceda as permissões necessárias para usar a análise de conversação a um pequeno grupo de usuários que conhecem os dados. Para começar, limite o acesso a um ou dois modelos selecionados para a Conversational Analytics.
- Selecione as análises detalhadas selecionadas: comece com uma ou duas análises detalhadas bem estruturadas, baseadas em dados relativamente limpos e que ofereçam um valor comercial claro. Otimize essas análises para as Análises de Conversação no Looker seguindo as instruções detalhadas em Práticas recomendadas para configurar as Análises de Conversação no Looker.
Fase 2: configurar agentes e validar internamente
Nesta fase, crie e refine seus agentes de Análises de conversação e teste-os minuciosamente com usuários internos para confirmar a precisão e a eficácia. Esta fase envolve as seguintes etapas:
- Criar agentes selecionados: crie agentes de análise conversacional com base apenas nas análises detalhadas que você preparou durante a fase de seleção e configuração inicial.
Refinar com instruções do agente: use instruções do agente para fornecer mais contexto e orientações. Exemplo:
- Use o parâmetro
synonymda LookML para definir sinônimos de nomes ou valores de campo. - Forneça contexto ou regras específicas sobre como determinados campos devem ser usados.
- Use o parâmetro
Valide internamente e faça iterações: teste os agentes com usuários que conhecem os dados. Faça várias perguntas, teste casos extremos e identifique pontos fracos. Faça as seguintes mudanças com base no feedback dos testes:
- Refine o LookML. Por exemplo, ajuste os valores dos parâmetros do LookML
label,descriptionouhidden. - Ajuste as instruções do agente.
- Continue sinalizando problemas com a qualidade de dados.
- Refine o LookML. Por exemplo, ajuste os valores dos parâmetros do LookML
Fase 3: aumentar a adoção das Análises de conversação para mais usuários
Nesta fase, expanda a adoção das Análises de conversação para mais usuários concedendo acesso, coletando feedback e fazendo iterações nos seus agentes. Esta fase envolve as seguintes etapas:
- Conceder acesso segmentado: conceda acesso à Análise de conversas a mais usuários e incentive-os a usar os agentes específicos e aprovados que você criou.
Lançar e coletar feedback: peça feedback ativamente sobre os seguintes temas:
- Precisão das respostas
- Facilidade de uso
- Informações ausentes ou resultados confusos
Itere continuamente: use o feedback para fazer mais refinamentos nas instruções do LookML e do agente e priorize os esforços de limpeza de dados.
Ampliar o acesso: depois que os agentes se mostrarem estáveis e valiosos, amplie o acesso a outros grupos de usuários relevantes e apresente novos agentes selecionados concedendo a esses usuários as permissões adequadas. Você também pode apresentar novos agentes selecionados e ampliar o acesso aos modelos disponíveis para a função do Gemini, seguindo os mesmos processos usados nas fases anteriores.